柴油发电机的常见故障及故障排除

通过对柴油发电机维修中存在的几个方面故障的分析,指出了柴油发电机存在问题的成因、导致的后果,并提出了故障排除方法。     

基于超文本的面向对象多媒体数据模型的研究

建立多媒体数据模型首先应从多媒体数据的特点出发,把多媒体信息中的各种复杂关系以形式化的方式在数据模型的层次上表现出来．本文针对多媒体数据的特点和要求,分析了理想的多媒体数据模型的模式,依此探讨了基于超文本的面向对象（ＢＨＯＯ）多媒体数据模型以及多媒体数据的存储与组织结构     

基于数字物理混合仿真技术的水电厂电气二次实训系统的研究

针对“发电侧继电保护技能实训过程中操演练环节缺乏或方式较为单一”的现状,该文结合我国各水电厂的实际情况,研究并构建了基于数字物理混合仿真技术的水电厂继电保护实训系统。针对水电厂、电网的一次设备元件,该实训系统采用数字仿真技术对其进行模拟;针对二次侧设备,该实训系统配备了与现场相同的物理装置。同时,该实训系统通过进程控制、信号转换等技术实现数字电网与真实物理设备的无缝对接。在大渡河瀑布沟水电站实训基地应用该实训系统,精确再现了电厂各类故障场景,从而显著提升了培训效果。     

P2P僵尸控制行为识别技术研究

传统僵尸程序依赖于集中控制,P2P僵尸的传播和控制方式都是分布式的,使其更具隐蔽性和健壮性.本文通过分析P2P僵尸的特征,对其控制行为进行了较为深入的研究.首先,阐述了控制流相似性的概念并对其做出合理量化;其次,利用皮尔逊序列假设检验法来识别P2P僵尸控制行为;最后,通过自动分类技术来进行二次判定,以完成自动检测.实验和数据分析表明该方法能够有效的识别校园网内P2P僵尸的控制行为,与相关的方法相比,误报显著降低.     

基于YB25型软盒包装机的商标纸成型质量提升研究

为解决YB25型软盒包装机在实际生产中可能出现的商标纸错牙、翘边、包裹不完全等质量缺陷,通过调整设备相关参数及优化商标纸涂胶装置,以改善商标纸成型质量。以ZB25机组生产的“黄鹤楼(软红)”牌卷烟为对象进行测试,结果显示：改进后有关商标纸故障停机的次数减少0.134次·箱^-1,有关商标纸故障的停机时间减少0.59min·箱^-1,设备运行效率有所提升,商标纸成型质量明显改善。该技术措施可以为提升商标纸成型质量提供技术支持。     

高效率的Boost型功率因数校正预调节器

有源功率因数校正(PFC)通常采用Boost变换器，在低压90V输入时，其输出电压调节在380V，此时变换器效率最低。本文提出一种变输出电压的控制方式，其输出电压随着输入电压的变化而变化。这种方法可以缩短开关管的导通时间，减小流经开关管的电流有效值，从而降低其导通损耗，提高变换器的效率。分析了Boost PFC变换器的损耗分布和控制方法。最后在一台1200W的原理样机上进行实验验证，还对比快恢复二极管和SiC二极管的关断特性，给出实验结果。     

变压器温升人工神经网络预测技术

介绍BP神经网络模型和算法，建立了变压器绕组温度预测的人工神经元网络BP模型，并验证了其可行性和优越性。     

提升机钢丝绳张力不平衡研究

利用相对节点法对钢丝绳建模的方法进行了理论推导,为钢丝绳虚拟样机的建立和分析奠定了基础。然后利用仿真软件RecurDyn对钢丝绳虚拟样机进行了动力学分析,通过钢丝绳长度差和摩擦轮直径偏差对张力不平衡研究分析发现,不同时刻下钢丝绳长度差和直径偏差量对钢丝绳张力影响规律相似,且同等偏差量条件下直径偏差量在张力不平衡中起着主导作用,主要影响了钢丝绳的使用寿命。钢丝绳张力不平衡研究为钢丝绳安全生产提供了一定的参考依据。     

基于体系能力设计法的设置连续柱钢框架结构抗震性能研究

钢框架结构在强震作用下易形成薄弱层破坏。在结构中布置连续柱可有效改善结构在地震作用下的侧向变形模式,使结构层间位移角分布更均匀。为研究连续柱的布置方式对钢框架整体抗震性能产生的影响,分别采用Pushover分析和IDA方法对内置式连续柱钢框架结构、外置式连续柱钢框架结构和纯钢框架结构的抗震性能和易损性进行了研究。结果表明：内置式连续柱与外置式连续柱均能有效改善结构的层间位移的分布模式;设置连续柱可使结构的塑性铰分布更均匀,降低损伤的集中程度,但无法遏制柱端塑性铰的产生;当刚度系数相等时,布置内、外置连续柱对结构层间位移角分布的改善效果相当,表明布置内置式连续柱也是一种行之有效的提高建筑结构抗震性能的措施。     

基于小波网络的风机振动故障趋势预测

采用小波网络方法,通过对矿井通风机关键特征参数振动烈度的时间序列预测,实现了其特征参数的故障预报.由于小波网络比一般神经网络具有更多的自由度,从而使其具有更灵活有效的函数逼近能力.小波神经元的良好局部特性和多分辨率学习实现了与信号的良好匹配,使得小波网络有更强的自适应能力、更快的收敛速度和更高的预报精度.